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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利自动驾驶场景下具有多目标追踪能力的动态SLAM方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115482282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211123948.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权自动驾驶场景下具有多目标追踪能力的动态SLAM方法是由刘之涛;洪峰;苏宏业设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶场景下具有多目标追踪能力的动态SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动驾驶场景下具有多目标追踪能力的动态SLAM方法。包括：首先，提取相机采集的图像序列的各帧语义分割掩膜，同时通过光流方法得到对应的光流结果；接着对雷达采集的点云进行点云‑图像投影，将图像对应的点云帧中的点通过坐标变换转换到像素坐标系；再提取各帧中的静态点云和不同车辆对应的点云；再进行车载相机所在车辆的初始位姿序列以及各图像帧中不同车辆的初始相对变换矩阵；进而利用已有信息构建图优化问题进一步优化自身和图像中车辆的位姿结果；最后获得目标位姿信息。本发明采用激光雷达和相机作为传感器，结合了语义分割信息，能够在动态环境下稳定运行并输出画面中车辆的运动状态，具有较高的实际运用价值。

本发明授权自动驾驶场景下具有多目标追踪能力的动态SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶场景下具有多目标追踪能力的动态SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：将车载相机采集的图像序列输入到语义分割网络中，获得图像序列中各图像帧的语义分割掩膜，同时通过光流方法对车载相机采集的图像序列进行处理后，获得当前图像序列的光流结果； 步骤2：将车载激光雷达采集的初始点云序列与车载相机采集的图像序列之间进行点云-图像投影，获得3D点云序列； 步骤3：根据图像序列中各图像帧的语义分割掩膜和3D点云序列中的2D信息，对3D点云序列中各帧3D点云进行点云语义分割，获得各帧3D点云的车辆点云和静态点云，对各帧3D点云的车辆点云进行聚类后，获得各帧3D点云中不同车辆对应的点云； 步骤4：根据图像序列中第一个相邻的两帧图像帧、3D点云序列中对应帧的3D点云的静态点云和不同车辆对应的点云确定当前两帧的静态特征点和动态特征点，进而根据当前两帧对应的光流结果确定车载相机所在车辆在当前相邻帧间的初始位姿变换以及不同车辆在当前相邻帧间的初始相对变换矩阵； 步骤5：根据当前两帧图像帧的静态特征点与动态特征点、车载相机所在车辆在当前相邻帧间的初始位姿变换和不同车辆在当前相邻帧间的初始相对变换矩阵构建图优化问题并求解，获得车载相机所在车辆在当前相邻帧间的优化后的位姿变换以及不同车辆在当前两帧的后一帧时的优化后的相对变换矩阵； 步骤6：将车载相机所在车辆的优化后的位姿变换作为车载相机的最终位姿变换，根据车载相机所在车辆在当前相邻帧间的优化后的位姿变换以及不同车辆在当前相邻帧间的优化后的相对变换矩阵，计算获得当前相邻帧间不同车辆的位姿信息，再根据当前相邻帧间不同车辆的位姿信息计算对应车辆的速度； 步骤7：重复步骤4-步骤6，根据图像序列中剩余图像帧、3D点云序列中对应帧3D点云的静态点云和不同车辆对应的点云以及光流结果依次进行相邻帧的位姿计算以及优化，获得各帧中车载相机的位姿变换、不同车辆的位姿信息以及对应的速度； 所述步骤4具体为： 步骤4.1：将当前两帧3D点云的静态点云在对应图像帧上的像素位置作为当前两帧图像帧的静态特征点，将当前两帧3D点云中不同车辆对应的点云在对应图像帧上的像素位置作为当前两帧图像帧的动态特征点； 步骤4.2：利用光流结果将当前两帧图像帧的静态特征点进行匹配，获得当前两帧2D光流静态匹配结果，利用光流结果将当前两帧图像帧的动态特征点进行匹配，获得当前两帧2D光流动态匹配结果； 步骤4.3：将当前相邻的两帧记为t-1时刻和t时刻，进行t-1时刻的静态特征点到t时刻的2D光流静态匹配结果的2D坐标匹配，得到t-1时刻静态特征点到t时刻2D坐标的匹配关系并作为3D-2D静态匹配结果，基于3D-2D静态匹配结果通过PnP和随机抽样一致算法求解得到车载相机所在车辆的在t-1时刻到t时刻之间的位姿变换T； 步骤4.4：利用t时刻的2D光流动态匹配结果检查将t-1时刻不同车辆对应的点云与t时刻的不同车辆对应的点云是否构成匹配，若构成匹配后再进行t-1时刻的动态特征点到t时刻的2D光流动态匹配结果的2D坐标匹配，得到t-1时刻动态特征点到t时刻2D坐标的匹配关系并作为3D-2D动态匹配结果，基于3D-2D动态匹配结果通过PnP和随机抽样一致算法求解得到不同车辆在在t-1时刻到t时刻之间的初始相对变换矩阵H。

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